Exploring the Panax ginseng Meyer soil metagenome to uncover antagonistic bacteria against ginseng root rot disease
Notice bibliographique
Résumé
Background Ginseng, renowned for its health benefits, is often cultivated with pesticides, which contradicts its health-enhancing properties. To address this, we identified Bacillus velezensis ARRI17 through a 5-year monitoring of ginseng yield on a national scale and comparative metagenome analysis. ARRI17 is a biocontrol agent that enhances ginseng growth and disease resistance under authentic field conditions. Methods We identified ARRI17 through metagenomic analysis of soil samples collected from ginseng fields classified as high-yield (3.54 ± 0.46 kg per 1.62 m 2 ) or low-yield (0.9 ± 0.21 kg per 1.62 m 2 ), based on comparisons to the national 5-year average yield of 2.13 ± 0.35 kg per 1.62 m 2 . The biocontrol efficacy of ARRI17 was validated under laboratory conditions and field trials. Additionally, we analyzed the genomic and physiological characteristics of ARRI17 to clarify its antifungal mechanisms and adaptability to diverse environments. Results ARRI17 exhibited strong inhibitory activity against multiple ginseng fungal pathogens, including Ilyonectria mors-panacis , in both controlled and field conditions. The application of ARRI17 improved ginseng growth parameters and reduced disease incidence in infested soil. Genomic analysis revealed that ARRI17 produces antimicrobial compounds, such as Iturin A, confirmed by HPLC. Furthermore, ARRI17 naturally thrived in rice straw compost, a traditional biofertilizer used in ginseng cultivation, suggesting its long-term presence and compatibility with standard ginseng farming practices. Conclusion Bacillus velezensis ARRI17 is an effective biocontrol agent that promotes ginseng growth and enhances disease resistance. Its natural compatibility with traditional farming practices, especially its presence with rice straw compost, positions ARRI17 as a promising and sustainable alternative.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».